Запитання з тегом «generalized-linear-model»

У чому різниця між логит і пробитий моделі ? Мені більше цікаво знати, коли використовувати логістичну регресію та коли використовувати Probit. Якщо є література, яка визначає її за допомогою R , це також було б корисно.

299 r  generalized-linear-model  logistic  probit  link-function 

Які діагностичні діаграми (і, можливо, формальні тести) ви вважаєте найбільш інформативними для регресій, де результат є змінною? Мене особливо цікавлять моделі Пуассона та негативні біноміальні моделі, а також нульові надуті та перешкоди для кожної з них. Більшість джерел, які я знайшов, просто побудують залишки проти встановлених значень без обговорення того, …

88 generalized-linear-model  residuals  negative-binomial  zero-inflation  poisson-regression 

Розподіл гами може набувати досить широкого діапазону форм, а враховуючи зв'язок між середньою та дисперсією через два її параметри, здається, підходить для боротьби з гетерокедастичністю в негативних даних таким чином, що OLS-трансформований OLS може не обійтися ні WLS, ні яким-небудь гетероскестичним оцінкою VCV. Я б скоріше використовував це для рутинного …

88 generalized-linear-model  gamma-distribution 

Я починаю балуватися з використанням glmnetз LASSO регресією , де мій результат становить інтерес дихотомический. Я створив невеликий макетний кадр даних нижче: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84, …

77 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 

У мене є набір даних з близько 30 незалежних змінних і я б хотів побудувати узагальнену лінійну модель (GLM) для дослідження взаємозв'язку між ними та залежною змінною. Я усвідомлюю, що метод, якого я вчив для цієї ситуації, поетапна регресія, зараз вважається статистичним гріхом . Які сучасні методи вибору моделі слід …

76 regression  generalized-linear-model  model-selection  stepwise-regression 

Яка різниця між термінами "функція зв'язку" та "канонічна функція зв'язку"? Також, чи є якісь (теоретичні) переваги використання одного над іншим? Наприклад, бірна змінна відповідь може бути змодельована за допомогою багатьох функцій зв'язку, таких як logit , probit тощо. Але logit тут вважається "канонічною" функцією зв'язку.

65 logistic  generalized-linear-model  link-function 

Як я можу інтерпретувати основні ефекти (коефіцієнти для матричного коефіцієнта) в регресії Пуассона? Припустимо наступний приклад: treatment <- factor(rep(c(1, 2), c(43, 41)), levels = c(1, 2), labels = c("placebo", "treated")) improved <- factor(rep(c(1, 2, 3, 1, 2, 3), c(29, 7, 7, 13, 7, 21)), levels = c(1, 2, 3), labels …

64 r  generalized-linear-model  interpretation  poisson-distribution  regression-coefficients 

Відповідаючи на це питання, Джон Крісті запропонував, що відповідність логістичних регресійних моделей слід оцінювати шляхом оцінки залишків. Мені знайоме, як інтерпретувати залишки в OLS, вони знаходяться в тій же шкалі, що і DV, і дуже чітко різниця між y та y, передбаченими моделлю. Однак для логістичної регресії я раніше просто …

62 r  logistic  generalized-linear-model  residuals  aic 

Часто рекомендується взяти квадратний корінь, коли у вас є дані про підрахунок. (Для деяких прикладів з резюме див. Відповідь @ HarveyMotulsky тут або відповідь @ wuber тут .) З іншого боку, при встановленні узагальненої лінійної моделі зі змінною відповіді, розподіленою як Пуассон, журнал є канонічним посиланням . Це щось на …

57 generalized-linear-model  data-transformation  poisson-distribution  count-data  variance-stabilizing 

Я намагаюся зрозуміти філософію, що використовується за допомогою узагальненої лінійної моделі (GLM) проти лінійної моделі (LM). Я створив приклад набору даних нижче, де: log(y)=x+εlog⁡(y)=x+ε\log(y) = x + \varepsilon У прикладі немає помилки як функції величини y , тому я вважаю, що лінійна модель перетвореного y журналу y була б найкращою. …

55 r  generalized-linear-model  linear-model  gamma-distribution  link-function 

На цьому веб-сайті є кілька тем для рекомендацій щодо вступної статистики та машинного навчання, але я шукаю текст про вдосконалену статистику, включаючи, за пріоритетом: максимальну ймовірність, узагальнені лінійні моделі, аналіз основних компонентів, нелінійні моделі . Я спробував статистичні моделі від AC Davison, але відверто кажучи, мені довелося викласти його після …

55 generalized-linear-model  pca  maximum-likelihood  references  saddlepoint-approximation 

Скажімо, у мене є об'єкт класу glm(відповідає логістичній регресійній моделі), і я хотів би перетворити передбачувані ймовірності, отримані за predict.glmдопомогою аргументу, type="response"у бінарні відповіді, тобто або . Який найшвидший і найбільш канонічний спосіб зробити це в R?Y=1Y=1Y=1Y=0Y=0Y=0 Хоча, знову ж таки, мені відомо predict.glm, я не знаю, де саме живе …

50 r  generalized-linear-model  logistic 

Як вони всі версії одного основного статистичного методу?

49 regression  self-study  anova  generalized-linear-model  t-test 

Як інтерпретувати нульове та залишкове відхилення в GLM в R? Мовляв, ми говоримо, що менший AIC кращий. Чи є подібне і швидке тлумачення відхилень? Нульове відхилення: 1146,1 на 1077 градусів свободи Залишкове відхилення: 4589,4 на 1099 градусів свободи AIC: 11089

47 generalized-linear-model  deviance 

У цій статті під назвою "ВИБОРИ УЗАГАЛЬНЕНИХ ЛІНІЙНИХ МОДЕЛІВ, ЗАСТОСОВАНИХ ДО МЕДИЧНИХ ДАНИХ", автори пишуть: У узагальненій лінійній моделі середнє перетворюється функцією зв’язку замість самої реакції. Два способи трансформації можуть призвести до зовсім різних результатів; наприклад, середнє значення log-трансформованих відповідей не те саме, що логарифм середньої відповіді . Взагалі, колишнього …

46 generalized-linear-model  model-selection  lognormal